内蒙古地区雪灾分析

分析内蒙古地区雪灾的形成特点和影响成灾因素,综合归纳大雪、暴雪形成机理、气候特点、天气形势和客观预报方法,以及新技术在雪灾监测和评估中的应用,最后给出雪灾的减灾对策。     

松花江流域春季暴雪分析

分析了１９９６年３月１６－１７日松花江流域出现的大－暴雪天气，指出大范围的连续性暴雪是在特定的大尺度环流背景下产生的。分析了产生暴雪的条件，成因及云系的发生，演变和发展过程。     

新乡降雹气候特征分析

利用新乡所辖8个县站建站－1998年气象资料，统计分析了降雹日的地理分布和时间分布特征。结果表明：冰雹的地理分布特征是北部、西部多，南部、东部少；成灾冰雹主要在5－8月（占整个降雹日数的74％），集中在5月下旬－7月中旬（占整个降雹日数的64％），降雹主要发生在14－21时（占93．4％），其中16－17时1个小时内为最多（占42．1％）。     

大到暴雪预报方法

对１９７５年１１月－１９９４年３月商丘地区出现的１５次大－暴雪过程进行个例分析，根据５００ｈＰａ环流形势归纳出三种类型，并确定了分型预报指标。     

驻马店地区大～暴雪分析和预报

分析了驻马店地区产生大～暴雪的５００ｈＰａ环流形势特征，中、低层流场的配置以及低层辐合的作用。经消空处理，选择出预报因子，建立了预报规则。经回代和试报，大～暴雪预报准确率、概括率分别为７８．３％、１００％和７１．４％、８３．３％。     

驻马店地区大￣暴雪分析和预报

分析了驻马店地区产生大￣暴雪的５００ｈＰａ环流形势特征，中、低层流场的配置以及低层辐合的作用。经消空处理，选择出预报因子，建立了预报规则。经回代和试报，大￣暴雪预报准确率、概括率分别为７８．３％、１００％和７１．４％、８３．３％。     

青藏高原东部牧区大～暴雪过程雪灾灾情实时预评估方法的研究

利用青藏高原东部牧区26个气象站30年的大～暴雪过程资料,以雪灾形成的主导因子—持续积雪日数的长度作为灾情评估的等级标准,应用逐步回归方法,建立了冬半年持续积雪日数倚大～暴雪过程的累积降水量、过程平均气温、过程最大积雪深度和过程最低气温降幅4个因子的回归方程。经F检验,所有方程的回归效果达到十分显著或显著的水平,从而建立了大～暴雪过程雪灾灾情实时预评估方法。通过1996～1999年的试用,表明这种预评估方法,具有较高的评估精度和业务化的潜力,可作为雪灾情报服务的一种手段。     

松花江流域大—暴雪分析

对１９９６年３月１６－１８日松花江流域大－暴雪天气过程分析，试图从天气形势演变，物理量场平面图和剖面图分析及卫星云图特征进行探讨，寻找暴雪形成的大尺度环流背景和物理机制。     

东风暖平流暴雪的物理诊断分析

通过对１９９７年１月１－３日黑龙江省东部大－暴雪天气过程的物理诊断方法，提出东风暖平流引起暴雪的物理条件，从机理上证实了预报经验的可靠性。     

青藏高原腹地1985年雪灾成因分析

分析了１９８５年１０月青藏高原腹地一次特大雪灾的地面气象要素场及卫星辐射场特征,并对生成重雪灾的原因进行了初步探讨。结果表明：此次雪灾的范围与过程,降水量≥８ｍｍ与积雪深度≥５ｃｍ的范围基本一致,雪盖的后延冷却效应较强,持续时间近５个月;卫星辐射资料的分析计算结果表明,地气系统净辐射收支中行星以照率起入导作用。１１月积雪中心区域各因子均达极值－行星反照率距平高达１６％,ＯＬＲ距平值减小－１４．６Ｗ     

内蒙古大(暴)雪与白灾的气候学特征

使用１９６１～１９９８年内蒙古１１８个地面测站的历史资料及同期亚欧５００ｈＰａ高空资料,分析了内蒙古大（暴）雪及白灾的气候学特征。结果表明,发生大（暴）雪频率最高的地区是内蒙古的东部和南部,而白灾最重的地区却是内蒙古北部。指出产生“坐冬雪”是形成白灾的必要条件,给出了产生“坐冬雪”的气象指标,总结了内蒙古大（暴）雪的环流特征。     

锡林郭勒盟大雪、暴雪天气气候特征及分型

利用1971—2010年内蒙古锡林郭勒盟15个地面气象观测站基本资料和常规观测资料,综合分析出了大雪天气的主要特征。结果表明:(1)40a大雪、暴雪日数由东南向西北逐渐减少。(2)10a大雪、暴雪平均日数呈波动变化的特点,纯雪的大雪、暴雪日数20世纪80年代和21世纪10年代整体偏少于20世纪70和90年代,且近20a出现降雪集中出现和不出现大雪的年份;含雨夹雪的大雪日数则是20世纪70年代和21世纪10年代整体多于20世纪八九十年代,暴雪日数则随年代逐渐减少。(3)大雪、暴雪(纯雪)出现在9月至次年5月,3月最多,全年在3月和10月存在两个峰值。而含雨夹雪的大雪、暴雪10月份出现最多,其次是4月。(4)综合分析2000年以来的24次大雪、暴雪(纯雪)过程,可把锡盟的降雪天气系统分为5类。     

基于GIS的雪灾风险区划

依据巴彦淖尔地区冬春季节降水少、年变率大的气候特点和易形成雪灾的量级指标进行雪灾风险区划。选取1971—2010年11月到次年3月,日降雪量大于等于3mm,并出现积雪和结冰现象为研究对象,分析了降雪量大于等于3mm的降雪日数和积雪深度大于等于5cm的积雪日数年代际变化,结合民政部门历史灾情记载、实地调查、农牧业现状以及各种基础资料数据与GIS技术,从致灾因子、脆弱性评估分析方面,在NOAA卫星遥感雪覆盖监测图像上,利用加权综合与层次分析法,构建雪灾判别模型,得出巴彦淖尔地区雪灾风险区划:雪灾最严重的地区为五原县大部、乌前旗南部和东北部部分区域、乌中旗东南和西南两区域、乌后旗的海力素附近大片区域。     

内蒙古暴雪灾害的成因与减灾对策

分析了暴雪灾害的成因。冬季的低温加暴雪形成深厚的积雪,这种积雪不但能掩埋牧草,影响家畜采食,而且增加了家畜的体能消耗,使大批家畜冻饿而死,从而形成了白灾。气候变冷、环境恶化及载畜量过大,都会加重白灾,而暴雪、大风加大幅度降温能在短时间内使家畜迅速丧失保持正常体温的能力,造成家畜大批死亡,这就是暴风雪灾害。提出了加强灾害预警,以防为主的减灾对策。     

青藏高原东部牧区秋季雪灾天气的形成及预报

对青藏高原东部牧区 (196 7─ 1996年 )秋季发生的成灾性降雪天气过程 ,进行了较为详细的分析。探讨了欧亚区域大型天气系统活动对成灾性降雪天气形势的形成所起的作用 ,指出北冰洋低压槽和西太副高分别是秋季降雪天气形成的主导因素和稳定因素。归纳出三种成灾性降雪天气形成的概念模型。指出高原偏西南风低空急流是高原秋季降雪过程的主要天气系统 ,讨论了急流轴附近的非地转风发展对降雪和最低气温所产生的作用。最后提出了雪灾预报思路     

新疆阿勒泰地区一次罕见暴雪天气过程分析

2010年1月6—7日阿勒泰地区普降暴雪造成罕见雪灾。通过对常规资料、ECWMF客观分析和T639物理量产品00、03时及06时资料、FY2E红外云图及其黑体亮温分析,对暴雪过程及其成因进行诊断分析。结果表明:500 hPa欧亚范围内呈两槽一脊的Ω型,欧洲和萨彦岭均为深厚低涡、西西伯利亚到泰米尔半岛为强阻塞,及中纬度纬向锋区是造成此次暴雪天气的大尺度系统;地面图上,暴雪产生于中亚气旋前部的暖锋前部及850 hPa中尺度切变线和幅合线附近的重叠区域。高湿区和强上升区,云系的发展和移动均与降雪量有较好的对应关系。单站高空风时间剖面图揭示了暴雪过程中,高低空急流、切变线的变化和暖湿气流的输送;单站的物理量变化对暴雪预报有一定的指示意义。     

基于观测事实的四川天气现象发生空间分布特征

利用四川省145个气象台站1981～2013年连续人工观测资料,对34种天气现象发生日数和概率进行统计。结果表明:除极光外,四川省共观测到33种天气现象,露和轻雾日平均发生频率大于40%;雨和阵雨日平均发生频率大于20%;结冰、霜和雷暴日平均发生频率大于10%。露、霜、结冰、雷暴、闪电、大风、积雪、雨、阵雨、雨夹雪、雪11种天气全省各站均有发生,而雨凇、雪暴、吹雪、龙卷仅在个别站点发生。液态降水、雾、轻雾、霾、浮尘、烟幕、露均是盆地内多于高原,而混合降水、固态降水、扬沙、沙尘暴、吹雪、雪暴、雷暴、霜、大风、结冰、积雪、冰针、龙卷、尘卷风则是川西高原多于盆地。      

内蒙古东北部一次致灾大到暴雪天气分析

应用基本观测资料及NCEP再分析资料,对一次漏报的内蒙古东北地区致灾大到暴雪天气进行了诊断分析。结果表明:本次大暴雪天气过程与内蒙古大雪、暴雪天气学概念模型有所不同,没有强劲的水汽输送建立,垂直上升运动大值区集中在850～500 hPa层,强降雪呈现时间短、强度大、范围小、灾害严重的中尺度特点。这次过程中,850 hPa有很强的暖平流配合500 hPa西南气流中弱冷平流,对流层中低层温度平流随高度减小,有利于对流层中低层的不稳定层结的建立;地面副冷锋与气旋合并加强,850 hPa中尺度低涡强烈发展,加强了对流层低层的辐合上升运动,触发不稳定能量释放是强降雪形成的主要原因。边界层"冷垫"作用对强降雪有一定的增幅。     

锡林郭勒盟白灾成因及分布特征

利用锡林郭勒盟气象资料和白灾调查资料,分析了冬季白灾成因、形成过程和分布规律。锡林郭勒盟冬季白灾由冬季降雪量决定,积雪深度和积雪日数是衡量灾情的主要指标;白灾的形成受降雪时间和冬季温度影响;中东部和南部地区发生频率较高,全盟性白灾的发生具有明显的周期性,2000年以来是锡林郭勒盟冬季白灾发生最少的时期。     

日本数值预报产品在邯郸大雪预报中的释用

根据1995—2005年冬季邯郸市气象台现有的28个月日本数值预报产品资料，对≥5mm的降水预报日数和全市16个观测站降水实况，按预报评分量级进行分县检验和天气系统分型检验，总结出产生大雪以上降水的天气类型，并确立大雪和暴雪预报指标。